快手AI数据架构实习工程师

1、负责研发快手的机器学习平台，作为公司级的平台，支撑了包括推荐、广告、搜索等核心业务的算法迭代； 2、通过自研大数据引擎，构建特征工程领域的高性能计算存储框架和统一开发平台，支持算法团队的研发效率； 3、重点研究海量数据的存储与传输格式，分布式计算框架，算法DSL语言，TaskFlow 等技术，不断优化模型工程的系统效率。

1. 参与构建淘天全域营销知识AI基础设施，负责将海量、多源的营销业务知识（如商品信息、权益规则、活动策略、用户行为等）进行结构化、体系化的组织与沉淀； 2. 设计并开发高效、鲁棒的知识处理工作流，包括但不限于：多模态（文本、图像、结构化数据）营销数据的清洗、融合、加工与向量化，为上层AI应用提供高质量的“燃料”； 3. 探索并实践知识检索增强（RAG）架构，参与设计面向营销场景的语义检索、混合检索方案，提升AI模型在复杂营销问答、策略生成等任务中的准确性与可解释性； 4. 参与营销领域本体（Ontology）的构建与迭代，将业务专家的经验和逻辑转化为机器可理解的知识图谱，推动营销知识的标准化和智能化应用； 5. 紧密协同算法、产品及业务团队，深入理解营销业务痛点，将业务需求转化为可落地的数据与AI解决方案。

你将专注于将前瞻的产品构想与严谨的技术逻辑相结合，打造坚实、可扩展的产品架构与实现路径。 - 深入理解产品负责人的战略意图，将高层需求拆解细化为严谨、可执行的产品方案与技术路径； - 针对具体的产品需求（如数据抓取、存储架构、API集成、模型服务部署等），主导技术方案的调研、评估与选型，为技术团队提供清晰、高效的实现蓝图； - 撰写逻辑缜密、包含技术规格的产品需求文档（PRD），与开发、设计同学紧密协作，跟进项目全周期，解决执行中的瓶颈与问题，确保产品功能按时、高质量地落地； - 持续追踪软件工程与AI领域的前沿技术（如云原生、数据架构、模型部署方案等），将新的技术洞察转化为产品迭代与创新的可能性，为团队注入新的技术活力。

-负责妙笔、智能体业务研发工作，促进产品快速成熟落地 -保证业务服务的高可靠、高性能以及可扩展性。高效解决研发及迭代过程中遇到的各种技术问题 -与其他模块的工程师协同完成项目解决方案 -其它相关工作